01
岗位职责
- 参与人手—灵巧手重定向算法开发，基于手部动作捕捉、手部关键点和姿态估计数据，实现人手动作到机器人灵巧手动作的稳定自然映射。
- 参与灵巧手模仿学习算法的实现、训练与迭代，结合 ACT、Diffusion Policy、VLA 等方法和视觉—语言—动作模型开展实验验证。
- 将前沿模型与高维触觉信息结合，设计实验、分析结果并持续提升真实机器人操作任务的成功率与泛化能力。
02
任职要求
- 计算机科学、机器人、控制科学或相关领域硕士或博士在读。
- 精通 Python 与 PyTorch，具备良好的编程能力、代码规范和实验复现习惯。
- 熟悉 ROS 或 ROS 2，有将算法部署到机器人平台的实践经验；有灵巧手实验经验优先。
- 熟悉机器人模仿学习主流算法，并能独立完成训练、调试与结果分析。
- 热爱机器人工作，具备优秀的动手能力、工程问题解决热情和把代码运行在真实机器人上的意愿。
03
加分项
- 有灵巧手、机械臂实操经验，或人手遥操作机器人灵巧手项目经验。
- 在机器人或人工智能竞赛中取得成绩，或发表过机器人操作相关论文。
- 具备 Isaac Gym、Sim/Lab、MuJoCo 等机器人仿真环境搭建经验。
- 有强化学习项目经验，或熟悉触觉、视觉与动作多模态融合。
04
你将参与
- 深度参与灵巧手、人手重定向和触觉增强模仿学习等前沿机器人课题。
- 接触真实机器人系统，包括机械臂、灵巧手、视觉/触觉传感器与 Ego 数据采集平台。
- 参与从算法设计、数据采集、模型训练到真实机器人部署的完整研发流程。
- 与机器人触觉感知、灵巧操作和具身智能方向团队协作，积累高质量科研与工程经验。